笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频17Keras Demo2

数据科学与人工智能

共 1195字,需浏览 3分钟

 ·

2021-06-08 07:01

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《学习笔记》专栏·第20篇

 | MLer

728字 | 2分钟阅读

【数据科学与人工智能】开通了机器学习,大家可以相互学习和交流。请扫描下方二维码,备注:姓名-ML,添加我为好友,诚邀你入群,一起进步

感谢李宏毅老师的分享,他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站:

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html

这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。因为这个视频是在Youtube上面,有些朋友可能无法观看,我把它搬运下来放在云盘上面,大家点击阅读原文,就可以直接在手机随时随地观看了。再次,感谢李老师的付出和贡献。

这门课,共有36个视频,每个视频播放的时间不一。我按着视频播放的顺序,观看,聆听和学习,并结合讲义,做学习笔记。我做学习笔记目的有三:

1 帮助自己学习和理解机器学习

2 记录机器学习的重要知识、方法、原理和思想

3 为传播机器学习做点事情

视频17:Keras Demo2

一、Keras Demo2

李老师使用Keras深度学习框架在MNIST数据集做深度学习。

针对模型的性能分析,利用视频16所讲解的内容,指导如何改善模型的性能。


第一步:训练集的性能怎么样?

因为深度学习有时候,在训练阶段,容易坏掉。所以,需要优先考虑训练集上性能是否满足期望。

我们可以在loss、batch_size、激活函数、优化方法上、神经网络的层数、Normalization等进行设计,观察训练集上性能的变化。


第二步:测试集的性能怎么样?

李老师重现这个问题的时候,在测试集上面添加噪声,观察测试集的效果。

发现效果急剧下降。

然后使用Dropout技术来做改善。


更详细的内容,请点击阅读原文,查看视频。


朋友们,在学习中有什么问题或者想法,请加入机器学习群,大家一起讨论,共同进步。


每周一书

1利用Python进行数据分析

2深度学习


课程视频点击                                         

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